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遗传算法c
- 遗传算法是数据挖掘中的重要部分，通过杂交的方法，选出最优的解-genetic data mining algorithms is the important part, through the hybrid approach, the optimum solution
programmingtest01
- 遗传算法将个体的集合──群体作为处理对象，利用遗传操作──交换和突变，使群体不断\"进化\"，直到成为满足要求的最优解。-individual genetic algorithm -- a collection of groups as a subject of the use of genetic-operation and exchange of mutation, so continuous "Evolution" until meet the requirements
search_GA
- 这是利用遗传算法搜索函数最优解的程序，采用C++编写。-This is the use of genetic algorithm search function optimal solution procedures C prepared.
FACERECOGNITIONBASEDONFRACTALANDGENETICALGORITHMS.
- 本文的题目是基于分形和遗传算法的人脸识别方法，对有限人群提出一种采用分形特征和遗传聚类的识别方法: 将图像分成很多小区域, 分别计算各个区域的分形特征, 以充分利用图像二维信息 同一个模式有多个样本, 通过遗传算法进行聚类以得到最优解实现不变性识别. 最后采用ORL 人脸图像库的一组图像对比了新方法、本征脸法和自联想神经网络方法, 结果表明该方法的识别率, 与本征脸法相似, 比自联想神经网络高.
heredity
- 遗传算法 解旅行商问题 在命令行输入要读入的文件，文件主要描述旅行商问题中每个城市的坐标，本程序群体数是100，仅遗传了1000代，解20个城市时可以较大概率得到最优解，读入的文件格式见压缩包文件-Genetic Algorithm for Traveling Salesman Problem in the command-line input to read the documents, the paper s main descr iption of traveling salesman
GAyh
- 基于遗传算法的求函数最优解，人工智能，实验，遗传算法-Based on genetic algorithm for function of the optimal solution, artificial intelligence, experimental, genetic algorithm
yich
- 遗传算法就是那么点东西呗，就是在一个域内搜索最优解， 比如那个配送中心选址，如果用最低级的算法， 它的复杂度是C（n，m）*n！以上对吧？然后用遗传算法就可以使得复杂度降低呗， 迅速达到收敛。<br/>遗传算法的确是目前的一个在很多领域都比较先进的求解算法，你去搜一下它的原理看看吧， 我写程序之前光看这个算法的原理就看了两三天才全看明白。 这是我用vb写的遗传算法程序。是一些通用代码，与具体问题对应的代码空出来，用的时候填进去。根据我的经验，要想用好遗传算法，代码
GA
- 遗传算法用C++实现的源代码，用来求最优解得问题-GA
pso
- 粒子群优化(Particle Swarm Optimization - PSO) 算法是一种新兴的有潜力的进化算法( Evolutionary Algorithm - EA) .PSO 算法,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。-pso
遗传算法——旅行商问题mfc
- 旅行商问题：一个旅行者要去很多城市，每个城市只去一次，问：该怎么走路线最短？ ? ?????? 这个问题可以转化为：随机给n个点，如何连线这n个点，使得连线最短？ ? ?????? 这个问题是遗传算法的经典问题~哈哈~~我试着写了一个程序来解决。 ? ?????? 采用的策略是： 1.?????? 精英主义：每次有2个最优解直接进入下一代。 2.?????? 轮盘赌选择生育：每次对每一代的个体进行一次轮询，如果不适应度<某个随机数，那么选择这个个体进行生育。 3.?????? 单性繁殖：因
SX1603115刘阳遗传算法大作业
- 利用遗传算法的优点，通过改变种群数量，寻找规则来代替人工寻求最优解(Seek optimal solution)
第14章 遗传优化算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。这个程序是matlab 最优计算第十四章程序(Genetic Algorithm for matlab)
GA遗传算法
- 应用遗传算法求函数最优解，采用c++编程，包括三个文件。建议迭代次数大于等于100(Application of genetic algorithm to optimal solution of function)
Untitled8
- 通过遗传与变异，寻求rosenbrock函数的最优解。求解速度快(Through heredity and variation, the optimal solution of Rosenbrock function is sought. Quick solution)
程序
- 利用遗传算法求解出微电网博弈论每种策略下最优解(Using genetic algorithm to solve the optimal solution of microgrid game theory under each strategy)
刘星算法
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。遗传算法广泛应用在生物信息学、系统发生学、计算科学、
TSP-PSO
- 混合粒子群算法摒弃了传统粒子群算法中的通过跟踪极值来更新粒子位置的方法，而是引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子同个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来搜索最优解。(Hybrid particle swarm algorithm instead of the traditional particle swarm algorithm in the method to update the position of the particle by tracking the maximu
yichuan
- 遗传算法 变异 交叉 迭代 最大值 寻找最优解(genetic algorithm)
遗传算法多目标优化模板
- 利用geatpy库是实现多目标优化， 基于改进NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化问题的进化算法模板，传统NSGA-Ⅱ算法的帕累托最优解来只源于当代种群个体，这样难以高效地获取更多的帕累托最优解，同时难以把种群大小控制在合适的范围内，改进的NSGA2整体上沿用传统的NSGA-Ⅱ算法，不同的是，该算法通过维护一个全局帕累托最优集来实现帕累托前沿的搜索，故并不需要保证种群所有个体都是非支配的。(Using geatpy library to realize multi-objective optimiza
基于最优流的配电网络重构程序
- 提出了一种基于改进最优流和遗传算法的配电网重构算法.该算法先利用配电网的同胚图将重构问题的全局寻优空间划分为若干子空间,然后利用改进最优流法寻找子空间内的最优解,之后再利用遗传算法搜索全局最优解所在的子空间,从而实现在局部最优解中寻找全局最优解.(A distribution network reconfiguration algorithm based on improved optimal flow and genetic algorithm is proposed. First, the